文章目录1.简介1.1.发展史2.Transformer整体结构3.名词解释3.1.token4.transformer输入4.1.单词Embedding4.2.位置Embedding4.3.TransformerEmbedding层实现5.Attention结构5.1.简介5.2.SelfAttention（自注意力机制）5.2.1.简介5.2.2.SelfAttention结构5.2.3.Q,K,V的作用5.2.4.Self-Attention的输出5.3.Multi-HeadAttention6.Encoder结构6.1.简介6.2.Add&Norm6.3.FeedForward6.4.
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
过去十多年，AI的飞速发展主要是工程实践上的进步，AI理论并没有起到指导算法开发的作用，经验设计的神经网络依然是一个黑盒。而随着ChatGPT的爆火，AI的能力也被不断夸大、炒作，甚至到了威胁、绑架社会的地步，让Transformer架构设计变透明已刻不容缓！最近，马毅教授团队发布了最新研究成果，设计了一个完全可用数学解释的白盒Transformer模型CRATE，并在真实世界数据集ImageNet-1K上取得了接近ViT的性能。代码链接：https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/CRATE论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.01129在
🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅一年一度的【博客之星】评选活动已开始啦作为第一次且有幸能够参加评选的小博主我诚惶诚恐还请各位花费宝贵的几秒钟时间为我投上五星：2022年「博客之星」参赛博主：老师我作业忘带了✨✨✨✨✨谢谢各位✨✨✨✨✨本项目来使用Transformer实现看图说话，即ImageCaption任务。相关涉及的知识点有：迁移学习、EfficientNet、TransformerEncoder、TransformerDecoder、Self-attention。项目效果如下：文章末尾也展示了预测失败的时候 ImageCaption:让机器在图片中生成一段描述性的文字。机器需要检测出图
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在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题为了缓解传递间的梯度和遗忘问题，设计了各种各样的RNNcell，最著名的两个就是LSTM和GRU了LSTM(LongShortTermMemory)GRU(GatedRecurrentUnit)但是，引用网上一个博主的比喻，这么做就像是在给马车换车轮，为什么不直接换成汽车呢？于是就有了我们本文要介绍的核心结构——Transformer。Transfor
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进行学习才达到大模型的效果。之所以说Transformer架构好，是因为Transformer能够解决之前自然语言处理中最常用的RNN的一些核心缺陷，具体来看：一是，难以并行化，反向传播过程中需要计算整个序列；二是，长
1、前言最近，AIGC(AI-GeneratedContent，人工智能生成内容)发展迅速，不仅被消费者追捧，而且备受技术和产业界关注。2022年9月23日，红杉美国发表文章《生成式AI:一个创造性的新世界》，认为AIGC会代表新一轮范式转移的开始。2022年10月，StabilityAI发布开源模型StableDiffusion，可以根据用户输入的文字描述(称为提示词，prompts)自动生成图像，即文生图(Text-to-Image).StableDiffusion、DALL-E2、Midjourney、文心一格等可以生成图片的AIGC模型引爆了AI作画领域，AI作画风行一时，标志人工智能
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